La búsqueda multimodal es la capacidad de los sistemas de búsqueda para procesar consultas y recuperar resultados en múltiples formatos simultáneamente: texto, imágenes, audio y vídeo, en lugar de limitarse al texto como único tipo de entrada y salida. Google Lens, la búsqueda por imagen de Google y las capacidades multimodales nativas de Gemini son ejemplos actuales.
La Búsqueda Multimodal (Multimodal Search) es un tipo de búsqueda en la que el usuario puede formular su consulta usando múltiples modalidades de entrada simultáneamente: texto, imágenes, audio o vídeo. A diferencia de la búsqueda tradicional que solo acepta texto, la búsqueda multimodal permite al sistema combinar información de distintos tipos de input para comprender la intención del usuario con mayor precisión y para buscar entre contenido de distintos tipos de media. Los ejemplos más conocidos incluyen Google Lens (búsqueda por imagen), la función de búsqueda visual de Bing con IA, y las capacidades de análisis de imágenes de los modelos de lenguaje multimodal como GPT-4o y Gemini.
La Búsqueda Multimodal funciona a través de modelos de embedding multimodal que pueden codificar texto, imágenes, audio y vídeo en el mismo espacio vectorial, permitiendo calcular la similitud semántica entre distintos tipos de media. Un modelo de embedding multimodal puede calcular que una imagen de un gráfico de barras que muestra el crecimiento de la adopción de IA en marketing es semánticamente similar a la consulta de texto "estadísticas de adopción de IA en marketing B2B", aunque el gráfico no contenga texto y la consulta no mencione imágenes. Esta capacidad de encontrar correspondencias semánticas entre distintos tipos de media es el fundamento técnico de la búsqueda multimodal.
Las principales implementaciones de búsqueda multimodal disponibles en 2024 y 2025 incluyen Google Search con análisis de imágenes (donde el usuario puede subir una imagen y preguntar sobre ella), Google Lens (búsqueda visual en tiempo real con la cámara del teléfono), la búsqueda visual de Pinterest, la función de análisis de imágenes de ChatGPT y Claude (donde el usuario puede adjuntar imágenes a sus preguntas), y las capacidades de búsqueda visual de Microsoft Bing con Copilot. En el contexto profesional B2B, la búsqueda multimodal se usa principalmente para analizar capturas de pantalla de interfaces de software, gráficos de datos y documentos escaneados.
Para los equipos de marketing B2B que trabajan con HubSpot, la Búsqueda Multimodal es una tendencia emergente con implicaciones crecientes para la estrategia de contenido visual. Los compradores del ICP que usan la búsqueda multimodal pueden adjuntar capturas de pantalla de interfaces de software que están evaluando y preguntar a los modelos de IA sobre las funcionalidades visibles, comparar esas funcionalidades con las de otras soluciones, o identificar la herramienta que muestra la interfaz. La presencia del contenido visual de HubSpot (capturas de pantalla de la plataforma, gráficos de datos propios, infografías) en los índices de búsqueda multimodal es una dimensión emergente de la Visibilidad en IA que HubSpot Marketing Hub está comenzando a monitorizar y optimizar.
Las capturas de pantalla de interfaces de software son el tipo de contenido visual con mayor relevancia para el AEO en el sector de software B2B. Los compradores en proceso de evaluación de soluciones de software frecuentemente usan la búsqueda multimodal para analizar capturas de pantalla de las interfaces de los productos candidatos: pueden subir una captura de pantalla de la interfaz de un CRM y preguntar "¿qué CRM es este y qué funcionalidades se muestran?", o pueden mostrar su interfaz actual y preguntar "¿qué CRM tiene una interfaz similar pero con mejor integración de email marketing?". Tener capturas de pantalla de la interfaz de HubSpot bien indexadas en los sistemas de búsqueda multimodal, con los textos alternativos y las descripciones correctas, facilita que los modelos de IA multimodal las identifiquen y las citen en sus respuestas.
Los gráficos de datos propios con visualizaciones de estadísticas del sector son otro tipo de contenido visual de alto valor para la búsqueda multimodal. Un comprador que está elaborando un business case para justificar la inversión en una nueva herramienta de marketing puede usar la búsqueda multimodal para encontrar gráficos de datos verificables que respalden su argumentación. Los gráficos de datos originales de los estudios propios de HubSpot, publicados con los títulos, las fuentes y los textos alternativos correctos en los artículos del blog, tienen potencial de ser recuperados por los sistemas de búsqueda multimodal como fuentes de datos verificables para las consultas de compradores en esa situación.
Las infografías que explican procesos y metodologías son un tercer tipo de contenido visual relevante. Los compradores del ICP que están aprendiendo sobre un marco metodológico (como el Inbound Marketing de HubSpot o el Flywheel) pueden usar la búsqueda multimodal para identificar la fuente de una infografía que han visto en una presentación o en un artículo, o para encontrar infografías similares sobre el mismo tema. Las infografías bien diseñadas, con los elementos textuales legibles y con metadatos visuales correctos, tienen mayor potencial de ser recuperadas en búsquedas visuales sobre el tema que representan.
Los vídeos explicativos y los tutoriales de software son el tipo de contenido multimedia con mayor impacto potencial en la búsqueda multimodal a medida que los modelos de IA desarrollan mayor capacidad para procesar vídeo. Los sistemas de búsqueda multimodal que pueden extraer información del contenido visual y del audio de los vídeos tienen la capacidad de indexar los tutoriales de software como fuentes de información sobre las funcionalidades demostradas, creando una nueva dimensión de citabilidad para el contenido de vídeo que actualmente solo es indexado a través de sus transcripciones y metadatos de texto. HubSpot está invirtiendo en asegurar que su contenido de vídeo tiene las transcripciones y los metadatos necesarios para ser bien indexado por los sistemas de búsqueda multimodal actuales y futuros.
Optimizar el contenido visual para la búsqueda multimodal requiere adaptar las prácticas de SEO de imágenes tradicionales a los requisitos de los modelos de IA multimodal, que tienen capacidades de comprensión visual significativamente más avanzadas que los algoritmos de búsqueda de imágenes basados en texto puro. El texto alternativo (alt text) de las imágenes sigue siendo el metadato de mayor impacto para la indexación, pero su formato óptimo ha evolucionado: en lugar de una descripción técnica breve ("gráfico de barras"), el alt text más efectivo para la búsqueda multimodal es una descripción semántica que incluye la información principal del gráfico ("gráfico de barras que muestra el 73% de las empresas B2B usando IA en marketing en 2024, según el State of Marketing de HubSpot").
Las descripciones de las imágenes en el texto circundante son igualmente importantes. Los modelos de IA multimodal que indexan una imagen también procesan el contexto textual que la rodea en la página, lo que proporciona señales adicionales sobre el significado y la relevancia de la imagen. Un gráfico de datos publicado en un artículo de blog sin texto contextual que explique qué muestran los datos tiene menos información disponible para los sistemas de búsqueda multimodal que el mismo gráfico precedido por un párrafo que describe los datos representados, su fuente y su relevancia para el tema del artículo. Esta práctica de describir en texto el contenido de las imágenes antes o después de mostrarlas es una aplicación del Answer-First Formatting al contenido visual.
La calidad técnica de las imágenes tiene impacto en la capacidad de los modelos de IA para procesarlas correctamente. Las imágenes de alta resolución con texto legible dentro de la imagen (como etiquetas en gráficos, nombres de funciones en capturas de pantalla o términos clave en infografías) son más fácilmente procesables por los modelos de visión que las imágenes de baja resolución con texto pequeño o borroso. Para las capturas de pantalla de interfaces de software, capturar la interfaz a la resolución nativa del display y exportarla en formato PNG sin compresión destructiva produce la calidad de imagen más adecuada para el procesamiento por modelos de visión.
El sitemap de imágenes es la herramienta técnica que facilita la indexación de las imágenes del sitio por los sistemas de búsqueda visual de Google y Bing. Un sitemap de imágenes bien mantenido, con las URLs de las imágenes más relevantes del sitio, sus títulos y sus descripciones, aumenta la probabilidad de que esas imágenes sean incluidas en los índices de búsqueda visual con los metadatos correctos. HubSpot CMS facilita la inclusión de las imágenes de los artículos del blog y las páginas del sitio en el sitemap con sus metadatos de título y descripción, asegurando que las imágenes de mayor valor del portafolio de contenido están correctamente catalogadas para los sistemas de búsqueda multimodal.
La Búsqueda Multimodal está cambiando el comportamiento de búsqueda B2B de formas específicas que son relevantes para la estrategia de AEO. La más relevante en el corto plazo es el análisis de capturas de pantalla: los compradores en proceso de evaluación de software que hacen demos o pruebas de distintas soluciones pueden capturar pantallas de las interfaces y compartirlas con los modelos de IA para obtener análisis comparativos, identificar funcionalidades específicas o comparar la experiencia de usuario entre distintas opciones. Esta práctica emergente convierte las interfaces de software en contenido de búsqueda, no solo los textos que las describen.
La búsqueda visual de documentos es otra forma de búsqueda multimodal con creciente adopción en contextos B2B. Los compradores que reciben propuestas comerciales, informes de analistas o presentaciones de proveedores en formato PDF o imagen pueden usar la búsqueda multimodal para identificar la fuente del documento, verificar la precisión de los datos mostrados o encontrar información adicional sobre el tema del documento. Para las empresas B2B, esto significa que sus materiales de ventas, sus presentaciones de conferencias y sus informes de investigación propios pueden convertirse en puntos de entrada a la Búsqueda Multimodal si están bien indexados y si los datos que contienen son verificables.
La búsqueda por audio está emergiendo como una nueva dimensión de la búsqueda multimodal con la proliferación de los asistentes de voz con IA y la integración de capacidades de transcripción y análisis de audio en los modelos de lenguaje multimodal. Los usuarios que escuchan un podcast, un webinar o una conferencia pueden pedir a su asistente de IA que identifique el contenido, busque información adicional sobre los temas mencionados o transcriba fragmentos específicos para usarlos en sus notas. Esta integración de la búsqueda de audio con los sistemas de IA multimodal crea nuevas oportunidades de visibilidad para los contenidos de audio y vídeo de las marcas B2B que actualmente no son indexados de forma completa por los motores de búsqueda tradicionales.
Para los equipos de marketing B2B que trabajan con HubSpot, el impacto más inmediato de la Búsqueda Multimodal en su estrategia es la necesidad de asegurarse de que todo el contenido visual de su portafolio (capturas de pantalla de la plataforma, gráficos de datos propios, infografías de metodología) está correctamente metadatado y optimizado para ser indexado por los sistemas de búsqueda multimodal. HubSpot Marketing Hub está desarrollando herramientas de auditoría del contenido visual que identifican las imágenes del portafolio sin alt text adecuado, sin descripciones contextuales o sin inclusión en el sitemap de imágenes, priorizando las que mayor potencial de visibilidad en la búsqueda multimodal tienen.
Los modelos de visión (Vision Language Models o VLMs) son los componentes de IA que permiten la Búsqueda Multimodal al integrar la comprensión de imágenes con la comprensión del lenguaje en un único sistema. Los VLMs más avanzados, como GPT-4o, Gemini Ultra y Claude 3.5 Sonnet, pueden analizar imágenes con alta precisión: identificar objetos, leer texto dentro de imágenes, comprender la estructura de gráficos y diagramas, interpretar capturas de pantalla de interfaces de software, y responder preguntas específicas sobre el contenido visual de una imagen con un nivel de detalle cercano al de la comprensión humana.
La capacidad de los VLMs para leer y comprender texto dentro de las imágenes (OCR semántico) tiene implicaciones especialmente relevantes para el AEO. Si una imagen en el sitio web de HubSpot contiene datos de un estudio (por ejemplo, un gráfico con el texto "73% de los equipos de marketing B2B usaron IA en 2024"), un VLM puede extraer ese dato específico y citarlo como fuente de Grounding cuando un usuario pregunta sobre las estadísticas de adopción de IA en marketing. Esta capacidad de los VLMs de citar datos directamente desde el contenido visual de las imágenes, sin necesidad de que esos datos estén también disponibles en el texto de la página, crea una nueva dimensión de citabilidad para el contenido visual que las estrategias de AEO basadas solo en texto no cubren.
La capacidad de los VLMs para analizar interfaces de software es especialmente relevante para la comparativa y evaluación de herramientas B2B. Un comprador que adjunta capturas de pantalla de varias interfaces de CRM a una consulta de comparación puede recibir un análisis detallado de las diferencias en la experiencia de usuario, la accesibilidad de las funcionalidades principales y la densidad de información de cada interfaz. Esta capacidad de análisis visual comparativo de las interfaces convierte el diseño de la UX de un software en un factor de Visibilidad en IA, porque los VLMs pueden evaluar y comparar interfaces sin necesidad de que los usuarios las describan en texto.
El estado actual de los VLMs tiene limitaciones relevantes para el AEO. La indexación de imágenes en los sistemas de búsqueda con VLMs todavía es menos exhaustiva que la indexación de texto, porque el procesamiento de imágenes tiene mayor coste computacional que el procesamiento de texto y los índices de imágenes son más pequeños que los índices de texto. Sin embargo, la mejora continua de la eficiencia de los VLMs y la reducción de su coste computacional hacen que la indexación de imágenes a escala sea un objetivo alcanzable en el horizonte de dos a tres años, lo que refuerza la importancia de optimizar el contenido visual hoy para estar bien posicionado cuando esos sistemas alcancen mayor madurez.
Preparar la estrategia de contenido para la Búsqueda Multimodal requiere una revisión sistemática del portafolio de contenido visual existente y la integración de criterios de optimización multimodal en el proceso de producción de contenido nuevo. La revisión del portafolio existente debe identificar las imágenes de mayor valor estratégico (gráficos de datos propios, capturas de pantalla de la plataforma, infografías de metodología) y verificar que tienen los metadatos correctos: alt text descriptivo y semánticamente rico, título de imagen con los términos del ICP relevantes, y descripción contextual en el texto de la página que rodea a la imagen.
La producción de contenido visual nuevo debe integrar criterios de optimización multimodal desde el diseño. Los gráficos de datos deben incluir el texto de los datos relevantes dentro de la imagen (no solo en la leyenda externa) para facilitar su lectura por los VLMs. Las capturas de pantalla de la plataforma deben capturarse a resolución alta y con el contexto suficiente para que el VLM pueda identificar la herramienta y las funcionalidades mostradas. Las infografías deben tener textos principales legibles incluso a tamaños reducidos y una estructura visual clara que los VLMs puedan segmentar en componentes semánticamente distintos.
La estrategia de contenido de vídeo también debe prepararse para la búsqueda multimodal. Todos los vídeos publicados en el sitio web y en YouTube deben tener transcripciones completas y precisas, títulos y descripciones que incluyen los términos del ICP, y capítulos con marcas de tiempo que facilitan la indexación de cada sección temática del vídeo. Los vídeos de tutoriales y demostraciones de producto son especialmente valiosos para la búsqueda multimodal porque combinan contenido visual de la interfaz con contenido narrativo que explica las funcionalidades mostradas, produciendo una rica combinación de señales visuales y textuales que los sistemas de búsqueda multimodal pueden indexar con alta especificidad.
HubSpot Marketing Hub está desarrollando herramientas de monitorización de la visibilidad del contenido visual en los sistemas de búsqueda multimodal, permitiendo a los equipos de marketing identificar qué imágenes y vídeos del portafolio están siendo recuperados en las búsquedas visuales del ICP, qué términos y consultas generan esas recuperaciones y qué mejoras de metadatos o de calidad técnica de las imágenes tienen mayor impacto en la visibilidad multimodal. Esta monitorización integrada del rendimiento del contenido visual en la búsqueda multimodal junto con el rendimiento del contenido textual en la búsqueda orgánica y en la citación de los motores de IA es la base de una estrategia de AEO verdaderamente multimodal.
La Búsqueda Multimodal está en una fase de rápida expansión que producirá cambios significativos en el ecosistema de búsqueda en los próximos años. La primera dirección de evolución es la integración nativa en los flujos de trabajo: las herramientas de productividad empresarial (presentaciones, hojas de cálculo, herramientas de diseño) están integrando capacidades de búsqueda multimodal que permiten a los usuarios hacer preguntas sobre el contenido visual de sus documentos de trabajo. Esta integración nativa en los flujos de trabajo B2B convertirá la búsqueda multimodal en parte del proceso habitual de trabajo de los compradores del ICP, aumentando su frecuencia de uso y su impacto en las decisiones de negocio.
La segunda dirección de evolución es la búsqueda por vídeo en tiempo real: las capacidades de los modelos de visión para analizar vídeo en tiempo real (como la función de análisis de pantalla en vivo de Claude o el modo de cámara de Google Gemini) abrirán nuevas formas de búsqueda multimodal donde el usuario puede mostrar lo que está viendo en su pantalla o a través de la cámara de su dispositivo y recibir información contextual en tiempo real. Para el AEO, esto significa que las interfaces de software que los usuarios usan pueden convertirse en puntos de entrada a la búsqueda multimodal, con implicaciones directas para la visibilidad de las herramientas de marketing y ventas como HubSpot.
La convergencia de la búsqueda multimodal con la Búsqueda Agéntica es la tercera dirección de evolución más relevante. Los agentes de IA que pueden ver (análisis de imágenes y vídeo) además de leer (texto) tendrán la capacidad de realizar investigaciones exhaustivas que integren evidencias visuales y textuales, con el mismo nivel de autonomía que los agentes de texto actuales. Un agente que puede analizar capturas de pantalla de múltiples interfaces de CRM, compararlas con las descripciones de funcionalidades disponibles en las páginas de producto y verificar las afirmaciones con datos de reseñas de usuarios producirá informes comparativos de mayor riqueza y precisión que los que solo se basan en texto.
Para los equipos de marketing B2B que trabajan con HubSpot, prepararse para la Búsqueda Multimodal avanzada implica construir hoy las prácticas de producción y optimización de contenido visual que producirán mayor visibilidad en los sistemas multimodales de los próximos años. Las empresas que inviertan en la calidad visual de sus contenidos, en la riqueza de los metadatos de sus imágenes y en la integración del contenido visual en su estrategia de AEO estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades de Visibilidad en IA en el ecosistema de búsqueda multimodal que se está desarrollando.
La Búsqueda Multimodal es un tipo de búsqueda donde el usuario puede formular consultas usando texto, imágenes, audio o vídeo simultáneamente. Funciona a través de modelos de embedding multimodal que codifican distintos tipos de media en el mismo espacio vectorial, permitiendo calcular similitud semántica entre texto e imágenes. Sus implementaciones más conocidas son Google Lens, la búsqueda visual de Bing Copilot y las capacidades de análisis de imágenes de GPT-4o, Gemini y Claude. Para el AEO B2B, los tipos de contenido visual más relevantes son las capturas de pantalla de interfaces de software, los gráficos de datos propios y las infografías de metodología. Las claves de optimización son el alt text semánticamente rico, las descripciones contextuales en el texto circundante, la alta resolución técnica de las imágenes y el sitemap de imágenes actualizado. Los modelos de visión (VLMs) pueden leer texto dentro de imágenes con OCR semántico, convirtiendo los datos visibles en las imágenes en fuentes de Grounding citables. HubSpot está desarrollando herramientas de monitorización de la visibilidad del contenido visual en los sistemas de búsqueda multimodal.
La Búsqueda Multimodal y la Búsqueda por Voz son las dos dimensiones principales de la expansión más allá de la búsqueda por texto. La multimodal añade la capacidad de input visual; la de voz añade el input auditivo. Juntas definen el ecosistema de búsqueda post-texto que está emergiendo.
Los modelos de embedding multimodal son el fundamento técnico de la Búsqueda Multimodal: codifican imágenes, audio y texto en el mismo espacio vectorial, permitiendo calcular similitud semántica entre distintos tipos de media para recuperar los más relevantes para una consulta.
La Búsqueda Multimodal expande las fuentes de Grounding más allá del texto: los VLMs pueden citar datos que están visibles en imágenes como fuentes de Grounding para las respuestas. Las imágenes con datos verificables y metadatos ricos son fuentes de Grounding multimodal de alto valor.
La convergencia de la Búsqueda Agéntica con la Multimodal crea agentes que pueden analizar evidencias visuales además de textuales. Los agentes multimodales producirán informes comparativos más ricos al poder analizar interfaces de software, gráficos de datos y documentos visuales además de texto.
El Schema Markup de imágenes (ImageObject) y vídeos (VideoObject) son los Datos Estructurados más relevantes para la Búsqueda Multimodal: proporcionan metadatos semánticos sobre el contenido visual que complementan el análisis de los modelos de visión durante la indexación.
El NLP y la visión por computador son las dos ramas de la IA que se integran en los modelos multimodales. El NLP procesa la parte textual de las consultas y las respuestas; la visión por computador procesa la parte visual. La integración de ambas capacidades es lo que define a los modelos multimodales.